Logistics¶
Read Carefully
Students should work in teams of 3 people.
Groups with less than 3 people might be allowed (with valid justification), but will not have better grades for this reason.
The quality of the project will dictate its grade, not the number of people working.
The project's solution should be uploaded in Moodle before the end of June, 8th (23:59).
Students should upload a .zip file containing a folder with all the files necessary for project evaluation.
Groups should be registered in Moodle and the zip file should be identified as PDnn.zip where nn is the number of your group.
It is mandatory to produce a Jupyter notebook containing code and text/images/tables/etc describing the solution and the results. Projects not delivered in this format will not be graded. You can use PD_202425_P2.ipynb as template. In your .zip folder you should also include an HTML version of your notebook with all the outputs.
Decisions should be justified and results should be critically discussed.
Remember that your notebook should be as clear and organized as possible, that is, only the relevant code and experiments should be presented, not everything you tried and did not work, or is not relevant (that can be discussed in the text, if relevant)! Tables and figures can be used together with text to summarize results and conclusions, improving understanding, readability and concision. More does not mean better! The target is quality not quantity!
Project solutions containing only code and outputs without discussions will achieve a maximum grade of 10 out of 20.
Dataset and Tools¶
Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a devastating neurodegenerative disease causing rapid degeneration of motor neurons and usually leading to death by respiratory failure. Since there is no cure, treatment’s goal is to improve symptoms and prolong survival. Non-invasive Ventilation (NIV) has been shown to extend life expectancy and improve quality of life, thus it is key to effectively predict if ALS patients will be eligible for NIV in the near future based on disease progression. In this context, Martins et al. (2021) proposed to learn prognostic models using disesase progression patterns (https://ieeexplore.ieee.org/document/9426397), and formulated the following prognostic prediction problem (schematized in Figure below): given a specific ALS patient static data collected at diagnosis and temporal data from disease follow-up, can we effectively use these clinical evaluations to predict if this patient will require NIV within k days of last evaluation?
In this project, we will perform a reduced part of the work published by Martins et al. to learn a machine learning model (classifier) able to predict the need for NIV in a time window of 180 days given static and temporal data and sequential patterns as features.
The dataset to be analysed was obtained from the Lisbon ALS database, containing clinical data from ALS patients collected during their follow-up at the hospital. To reduce the preprocessing steps relatively to what was done in the paper and should be done in the real scenario the following preprocessed datasets are already provided:
Dataset_Static_Features.csv- each row is a patient with a REF id described by a set of features collected at diagnosis time. These features are called static since their are not collected over time. Duplicated patients should be deleted.
Dataset_Temporal_Features.csv- each patient has a set of rows (snapshots), each corresponding to a visit at the hospital and the values collected for a set of temporal features collected over time. The rows per patient REF are sorted in chonologic order, such that the first row and the last row of a REF correspond, respectively to the data collected in the first and last visit at the hospital. In the example below, the patient REF=9 has temporal data describing 5 clinical evaluations (time-points).
Dataset_NIV_Evolution_180.cvs- each patient has a set of rows with the true value of NIV (yes or no) 180 days in the future. These are the class labels to be later used to train the classifier. Patient REF=9 does not evolve to need NIV 180 after time-points 1 to 4 but evolves to NIV 180 after time-point 5.
In this context, the project has 2 main tasks:
- Learn disease progression patterns from the temporal data using temporal pattern mining
- Learn a classifier to predict NIV using temporal patterns as features together with the static features
In this project you should use Python 3, Jupyter Notebook, SPMF for temporal pattern mining, and Scikit-learn for classification.
Team Identification¶
GROUP 16
Students:
- Manuel Deus - 58147
- António Estêvão - 58203
- Diogo Venes - 58216
1. Learn disease progression patterns from the temporal data using temporal pattern mining¶
In this first task you should load and preprocessed the dataset Dataset_Temporal_Features.csv in order to compute sequential patterns for each patient.
For that, you first need to load and preprocess this dataset and then transform the temporal data into a sequence database.
You should consider a minimum of 2 time-points and a maximum of 5 time-points per patient.
The sequential pattern mining algorithm Fourier08 (https://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/ClosedSequentialPatterns_TimeConstraints.php), an extension of PrefixSpan able to deal with time and compute close patterns, should be used.
1.1. Load and Preprocess Dataset¶
- Remove all patients (REFs) with missing values in the temporal features.
- Remove all patients with less than 2 time-points.
- For the patients with more than 5 time-points, keep only the first 5.
- In order to reduce the number of patterns to be generated agregate the values of the temporal features using the following intervals (4 intervals for each feature as in Martins et al):
- Intervals for
ALSFRSb, ALSFRSsUL, ALSFRSsT, ALSFRSsLL, and R: <4 [4,8[ [8,12[ >12; - Intervals for
ALSFRS-R: <12 [12,24[ [24,36[ >=36
- Intervals for
In [96]:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import cross_val_score, cross_val_predict, StratifiedKFold
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.impute import SimpleImputer
import os
Let's start by loading the dataset, using pandas.
In [97]:
temp_features = pd.read_csv('Dataset_Temporal_Features.csv', sep=';')
temp_features.head(10)
Out[97]:
| REF | ALSFRSb | ALSFRSsUL | ALSFRSsT | ALSFRSsLL | R | ALSFRS-R | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 4.0 | 12.0 | 42.0 |
| 1 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 4.0 | 12.0 | 42.0 |
| 2 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 3.0 | 12.0 | 41.0 |
| 3 | 2 | 12.0 | 5.0 | 4.0 | 3.0 | 12.0 | 36.0 |
| 4 | 4 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 5 | 7 | 3.0 | 8.0 | 7.0 | 6.0 | 12.0 | 36.0 |
| 6 | 8 | 12.0 | 6.0 | 4.0 | 8.0 | 12.0 | 42.0 |
| 7 | 8 | 12.0 | 3.0 | 2.0 | 8.0 | 12.0 | 37.0 |
| 8 | 8 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 9 | 8 | 12.0 | 3.0 | 3.0 | 8.0 | NaN | NaN |
In [98]:
temp_features.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 4322 entries, 0 to 4321 Data columns (total 7 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 REF 4322 non-null int64 1 ALSFRSb 4004 non-null float64 2 ALSFRSsUL 3993 non-null float64 3 ALSFRSsT 3993 non-null float64 4 ALSFRSsLL 3993 non-null float64 5 R 3956 non-null float64 6 ALSFRS-R 3941 non-null float64 dtypes: float64(6), int64(1) memory usage: 236.5 KB
In [99]:
print(temp_features['REF'].nunique())
1042
As we can see from the .info() method, as well as from the .head() one, there are some NaN values that need to be dealt with (in this case, we want to drop the entire patient if they have even one NaN).
In [100]:
refs_with_nan = temp_features[temp_features.isna().any(axis=1)]['REF'].unique().tolist()
temp_features = temp_features[~temp_features['REF'].isin(refs_with_nan)]
We also want to store the removed patients for later use.
In [101]:
removed_patients = refs_with_nan
print(removed_patients)
print(len(removed_patients))
print(temp_features['REF'].nunique())
[4, 8, 10, 13, 18, 23, 28, 30, 38, 39, 43, 49, 57, 59, 61, 64, 66, 68, 70, 72, 73, 74, 77, 80, 82, 92, 100, 101, 103, 105, 108, 110, 111, 116, 119, 120, 127, 134, 143, 148, 165, 167, 171, 174, 175, 177, 188, 201, 202, 205, 209, 221, 224, 229, 231, 237, 241, 251, 257, 260, 262, 264, 265, 266, 269, 271, 277, 283, 289, 290, 292, 295, 300, 320, 323, 329, 331, 336, 337, 345, 347, 356, 369, 371, 376, 380, 381, 387, 390, 396, 398, 400, 407, 408, 411, 412, 426, 427, 429, 431, 435, 448, 449, 451, 453, 464, 467, 478, 490, 506, 514, 518, 529, 530, 542, 552, 558, 560, 563, 564, 568, 570, 573, 578, 580, 601, 607, 614, 615, 620, 624, 632, 642, 659, 667, 669, 671, 676, 686, 689, 699, 706, 710, 713, 716, 720, 721, 722, 723, 725, 728, 729, 734, 737, 832, 843, 866, 870, 873, 874, 875, 883, 890, 892, 899, 900, 904, 910, 928, 940, 964, 965, 978, 979, 992, 995, 999, 1016, 1029, 1031, 1034, 1041, 1046, 1053, 1054, 1055, 1058, 1062, 1064, 1074, 1081, 1085, 1091, 1092, 1096, 1110, 1112, 1122, 1126, 1141, 1148, 1151, 1154, 1157, 1166, 1171, 1174, 1175, 1191, 1194, 1196, 1204, 1213, 1217, 1231, 1233, 1241, 1242, 1250, 1258, 1267, 1270, 1280, 1290, 1291, 1313, 1314, 1352, 1367, 1370, 1372, 1374, 1382, 1419, 1433, 1439, 1466, 1478, 1482, 1491, 1498, 1531, 1560, 1569, 1586, 1590, 1599, 1601, 1613, 1621, 1624, 1627, 1640, 1658, 1667, 1674, 1682, 1691, 1710, 1723, 1748, 1751, 1772, 1789, 1803, 1825, 1877] 267 775
Removing the patients that had any missing temporal data, we're left with 775 out of the original 1042 patients.
In [102]:
temp_features.head(10)
Out[102]:
| REF | ALSFRSb | ALSFRSsUL | ALSFRSsT | ALSFRSsLL | R | ALSFRS-R | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 4.0 | 12.0 | 42.0 |
| 1 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 4.0 | 12.0 | 42.0 |
| 2 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 3.0 | 12.0 | 41.0 |
| 3 | 2 | 12.0 | 5.0 | 4.0 | 3.0 | 12.0 | 36.0 |
| 5 | 7 | 3.0 | 8.0 | 7.0 | 6.0 | 12.0 | 36.0 |
| 10 | 9 | 12.0 | 4.0 | 6.0 | 3.0 | 12.0 | 37.0 |
| 11 | 9 | 12.0 | 3.0 | 6.0 | 5.0 | 12.0 | 38.0 |
| 12 | 9 | 12.0 | 4.0 | 2.0 | 3.0 | 11.0 | 32.0 |
| 13 | 9 | 12.0 | 3.0 | 6.0 | 3.0 | 12.0 | 36.0 |
| 14 | 9 | 12.0 | 2.0 | 4.0 | 3.0 | 11.0 | 32.0 |
In [103]:
temp_features.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 3005 entries, 0 to 4321 Data columns (total 7 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 REF 3005 non-null int64 1 ALSFRSb 3005 non-null float64 2 ALSFRSsUL 3005 non-null float64 3 ALSFRSsT 3005 non-null float64 4 ALSFRSsLL 3005 non-null float64 5 R 3005 non-null float64 6 ALSFRS-R 3005 non-null float64 dtypes: float64(6), int64(1) memory usage: 187.8 KB
Now, all the NaN values were successfuly dropped.
Next, we need to remove all patients that have less than 2 time-points, so, let's do it.
In [104]:
counts = temp_features['REF'].value_counts()
for ref, count in counts.items():
if count < 2:
temp_features = temp_features[temp_features['REF'] != ref]
refs_with_nan.append(ref)
In [105]:
new_counts = temp_features['REF'].value_counts()
print("Number of references with less than 2 occurrences before filtering:", (counts < 2).sum())
print("Number of references with less than 2 occurrences after filtering:", (new_counts < 2).sum())
print("Number of unique references after filtering:", temp_features['REF'].nunique())
Number of references with less than 2 occurrences before filtering: 219 Number of references with less than 2 occurrences after filtering: 0 Number of unique references after filtering: 556
After dealing with all the patients that have less than 2 time-points, we're left with 556 patients from the previous 775.
In [106]:
temp_features.head(10)
Out[106]:
| REF | ALSFRSb | ALSFRSsUL | ALSFRSsT | ALSFRSsLL | R | ALSFRS-R | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 4.0 | 12.0 | 42.0 |
| 1 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 4.0 | 12.0 | 42.0 |
| 2 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 3.0 | 12.0 | 41.0 |
| 3 | 2 | 12.0 | 5.0 | 4.0 | 3.0 | 12.0 | 36.0 |
| 10 | 9 | 12.0 | 4.0 | 6.0 | 3.0 | 12.0 | 37.0 |
| 11 | 9 | 12.0 | 3.0 | 6.0 | 5.0 | 12.0 | 38.0 |
| 12 | 9 | 12.0 | 4.0 | 2.0 | 3.0 | 11.0 | 32.0 |
| 13 | 9 | 12.0 | 3.0 | 6.0 | 3.0 | 12.0 | 36.0 |
| 14 | 9 | 12.0 | 2.0 | 4.0 | 3.0 | 11.0 | 32.0 |
| 21 | 14 | 11.0 | 4.0 | 4.0 | 1.0 | 11.0 | 31.0 |
Now we only have patients with, at least, 2 time-points. We now need to reduce the time-points of patients that have more than 5 time-points, by keeping only the first 5.
In [107]:
ref_more_than_5 = new_counts[new_counts > 5].index
filtered_df = temp_features.groupby('REF').head(5)
filtered_df = temp_features[temp_features['REF'].isin(ref_more_than_5)].groupby('REF').head(5)
temp_filt_df = pd.concat([
temp_features[temp_features['REF'].isin(ref_more_than_5)].groupby('REF').head(5),
temp_features[~temp_features['REF'].isin(ref_more_than_5)]
]).sort_index()
In [108]:
print("Number of references with more than 5 occurrences after filtering:", (temp_filt_df['REF'].value_counts() > 5).sum())
print("Number of unique references after filtering:", temp_filt_df['REF'].nunique())
Number of references with more than 5 occurrences after filtering: 0 Number of unique references after filtering: 556
In [109]:
temp_filt_df.describe()
Out[109]:
| REF | ALSFRSb | ALSFRSsUL | ALSFRSsT | ALSFRSsLL | R | ALSFRS-R | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| count | 2026.000000 | 2026.000000 | 2026.000000 | 2026.000000 | 2026.000000 | 2026.000000 | 2026.000000 |
| mean | 827.497038 | 10.307009 | 5.985192 | 5.723100 | 4.992103 | 11.653504 | 38.660908 |
| std | 529.302028 | 2.532850 | 2.165676 | 2.036416 | 2.246520 | 0.731904 | 6.174341 |
| min | 2.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 8.000000 | 11.000000 |
| 25% | 353.500000 | 9.000000 | 5.000000 | 5.000000 | 3.000000 | 12.000000 | 35.000000 |
| 50% | 712.000000 | 12.000000 | 6.000000 | 6.000000 | 5.000000 | 12.000000 | 40.000000 |
| 75% | 1307.000000 | 12.000000 | 8.000000 | 7.000000 | 7.000000 | 12.000000 | 43.000000 |
| max | 1878.000000 | 12.000000 | 8.000000 | 8.000000 | 8.000000 | 12.000000 | 48.000000 |
In [110]:
bins_common = [0, 4, 8, 12, float('inf')]
labels_common = ['<4', '[4,8[', '[8,12[', '>=12']
bins_alsfrs_r = [0, 12, 24, 36, float('inf')]
labels_alsfrs_r = ['<12', '[12,24[', '[24,36[', '>=36']
cols_common = ['ALSFRSb', 'ALSFRSsUL', 'ALSFRSsT', 'ALSFRSsLL', 'R']
for col in cols_common:
temp_filt_df[col + '_binned'] = pd.cut(temp_filt_df[col], bins=bins_common, labels=labels_common, right=False)
temp_filt_df['ALSFRS-R_binned'] = pd.cut(temp_filt_df['ALSFRS-R'], bins=bins_alsfrs_r, labels=labels_alsfrs_r, right=False)
In [111]:
temp_filt_df.head(10)
Out[111]:
| REF | ALSFRSb | ALSFRSsUL | ALSFRSsT | ALSFRSsLL | R | ALSFRS-R | ALSFRSb_binned | ALSFRSsUL_binned | ALSFRSsT_binned | ALSFRSsLL_binned | R_binned | ALSFRS-R_binned | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 4.0 | 12.0 | 42.0 | >=12 | [8,12[ | [4,8[ | [4,8[ | >=12 | >=36 |
| 1 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 4.0 | 12.0 | 42.0 | >=12 | [8,12[ | [4,8[ | [4,8[ | >=12 | >=36 |
| 2 | 2 | 12.0 | 8.0 | 6.0 | 3.0 | 12.0 | 41.0 | >=12 | [8,12[ | [4,8[ | <4 | >=12 | >=36 |
| 3 | 2 | 12.0 | 5.0 | 4.0 | 3.0 | 12.0 | 36.0 | >=12 | [4,8[ | [4,8[ | <4 | >=12 | >=36 |
| 10 | 9 | 12.0 | 4.0 | 6.0 | 3.0 | 12.0 | 37.0 | >=12 | [4,8[ | [4,8[ | <4 | >=12 | >=36 |
| 11 | 9 | 12.0 | 3.0 | 6.0 | 5.0 | 12.0 | 38.0 | >=12 | <4 | [4,8[ | [4,8[ | >=12 | >=36 |
| 12 | 9 | 12.0 | 4.0 | 2.0 | 3.0 | 11.0 | 32.0 | >=12 | [4,8[ | <4 | <4 | [8,12[ | [24,36[ |
| 13 | 9 | 12.0 | 3.0 | 6.0 | 3.0 | 12.0 | 36.0 | >=12 | <4 | [4,8[ | <4 | >=12 | >=36 |
| 14 | 9 | 12.0 | 2.0 | 4.0 | 3.0 | 11.0 | 32.0 | >=12 | <4 | [4,8[ | <4 | [8,12[ | [24,36[ |
| 21 | 14 | 11.0 | 4.0 | 4.0 | 1.0 | 11.0 | 31.0 | [8,12[ | [4,8[ | [4,8[ | <4 | [8,12[ | [24,36[ |
We can now drop the previous features, keeping only the new binned versions of them.
In [112]:
temp_filt_df.drop(columns=['ALSFRSb', 'ALSFRSsUL', 'ALSFRSsT', 'ALSFRSsLL', 'R', 'ALSFRS-R'], inplace=True)
temp_filt_df.rename(columns={
'ALSFRSb_binned': 'ALSFRSb',
'ALSFRSsUL_binned': 'ALSFRSsUL',
'ALSFRSsT_binned': 'ALSFRSsT',
'ALSFRSsLL_binned': 'ALSFRSsLL',
'R_binned': 'R',
'ALSFRS-R_binned': 'ALSFRS-R'
}, inplace=True)
In [113]:
temp_filt_df.head(10)
Out[113]:
| REF | ALSFRSb | ALSFRSsUL | ALSFRSsT | ALSFRSsLL | R | ALSFRS-R | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2 | >=12 | [8,12[ | [4,8[ | [4,8[ | >=12 | >=36 |
| 1 | 2 | >=12 | [8,12[ | [4,8[ | [4,8[ | >=12 | >=36 |
| 2 | 2 | >=12 | [8,12[ | [4,8[ | <4 | >=12 | >=36 |
| 3 | 2 | >=12 | [4,8[ | [4,8[ | <4 | >=12 | >=36 |
| 10 | 9 | >=12 | [4,8[ | [4,8[ | <4 | >=12 | >=36 |
| 11 | 9 | >=12 | <4 | [4,8[ | [4,8[ | >=12 | >=36 |
| 12 | 9 | >=12 | [4,8[ | <4 | <4 | [8,12[ | [24,36[ |
| 13 | 9 | >=12 | <4 | [4,8[ | <4 | >=12 | >=36 |
| 14 | 9 | >=12 | <4 | [4,8[ | <4 | [8,12[ | [24,36[ |
| 21 | 14 | [8,12[ | [4,8[ | [4,8[ | <4 | [8,12[ | [24,36[ |
In [114]:
print("Total unique values (excl. REF):", temp_filt_df.drop(columns=['REF']).nunique().sum())
Total unique values (excl. REF): 19
Looking at the code above, we'll need to have 19 different mapped features as integers, when writing the input file for the SPMF.
1.2. Compute the Sequence Database¶
Note that items have now the form Feature=value and you should have a sequence database with as many sequences as patients.
Each sequence encodes the several time-points (maximum 5) of each patient.
See Fourier08 example (https://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/ClosedSequentialPatterns_TimeConstraints.php) to undertand the format received by the algorithm, specially the time information.
Remember also the end of the example with PrefixSpan (https://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/PrefixSpan.php) to understand how to use strings instead of integers to encode items .
In [115]:
cols = ['ALSFRSb', 'ALSFRSsUL', 'ALSFRSsT', 'ALSFRSsLL', 'R', 'ALSFRS-R']
item_map = {}
item_id = 1
for col in cols:
unique_vals = temp_filt_df[col].astype(str).unique()
for val in sorted(unique_vals):
key = f"{col}={val}"
item_map[key] = item_id
item_id += 1
spmf_lines = []
for _, group in temp_filt_df.groupby('REF'):
group = group.reset_index(drop=True)
line = ""
for t, row in group.iterrows():
itemset = []
for col in cols:
original_val = str(row[col])
key = f"{col}={original_val}"
itemset.append(str(item_map[key]))
line += f"<{t}> " + ' '.join(itemset) + " -1 "
line += "-2"
spmf_lines.append(line.strip())
with open("input.txt", "w") as f:
f.write("@CONVERTED_FROM_TEXT\n")
for key, id_ in sorted(item_map.items(), key=lambda x: x[1]):
f.write(f"@ITEM={id_}={key}\n")
f.write(f"@ITEM={-1}={'|'}\n")
for line in spmf_lines:
f.write(line + "\n")
In [116]:
item_map
Out[116]:
{'ALSFRSb=<4': 1,
'ALSFRSb=>=12': 2,
'ALSFRSb=[4,8[': 3,
'ALSFRSb=[8,12[': 4,
'ALSFRSsUL=<4': 5,
'ALSFRSsUL=[4,8[': 6,
'ALSFRSsUL=[8,12[': 7,
'ALSFRSsT=<4': 8,
'ALSFRSsT=[4,8[': 9,
'ALSFRSsT=[8,12[': 10,
'ALSFRSsLL=<4': 11,
'ALSFRSsLL=[4,8[': 12,
'ALSFRSsLL=[8,12[': 13,
'R=>=12': 14,
'R=[8,12[': 15,
'ALSFRS-R=<12': 16,
'ALSFRS-R=>=36': 17,
'ALSFRS-R=[12,24[': 18,
'ALSFRS-R=[24,36[': 19}
In [117]:
with open("input.txt") as f:
for _ in range(100):
print(f.readline().strip())
@CONVERTED_FROM_TEXT @ITEM=1=ALSFRSb=<4 @ITEM=2=ALSFRSb=>=12 @ITEM=3=ALSFRSb=[4,8[ @ITEM=4=ALSFRSb=[8,12[ @ITEM=5=ALSFRSsUL=<4 @ITEM=6=ALSFRSsUL=[4,8[ @ITEM=7=ALSFRSsUL=[8,12[ @ITEM=8=ALSFRSsT=<4 @ITEM=9=ALSFRSsT=[4,8[ @ITEM=10=ALSFRSsT=[8,12[ @ITEM=11=ALSFRSsLL=<4 @ITEM=12=ALSFRSsLL=[4,8[ @ITEM=13=ALSFRSsLL=[8,12[ @ITEM=14=R=>=12 @ITEM=15=R=[8,12[ @ITEM=16=ALSFRS-R=<12 @ITEM=17=ALSFRS-R=>=36 @ITEM=18=ALSFRS-R=[12,24[ @ITEM=19=ALSFRS-R=[24,36[ @ITEM=-1=| <0> 2 7 9 12 14 17 -1 <1> 2 7 9 12 14 17 -1 <2> 2 7 9 11 14 17 -1 <3> 2 6 9 11 14 17 -1 -2 <0> 2 6 9 11 14 17 -1 <1> 2 5 9 12 14 17 -1 <2> 2 6 8 11 15 19 -1 <3> 2 5 9 11 14 17 -1 <4> 2 5 9 11 15 19 -1 -2 <0> 4 6 9 11 15 19 -1 <1> 4 5 8 11 15 19 -1 -2 <0> 4 6 9 12 14 17 -1 <1> 4 7 10 12 15 17 -1 <2> 4 7 10 12 14 17 -1 -2 <0> 4 6 8 11 14 19 -1 <1> 3 5 8 11 14 19 -1 -2 <0> 4 7 10 13 14 17 -1 <1> 3 7 10 13 14 17 -1 -2 <0> 2 6 9 13 14 17 -1 <1> 2 6 10 13 14 17 -1 <2> 2 6 9 13 14 17 -1 <3> 2 6 9 13 14 17 -1 <4> 2 6 9 12 14 17 -1 -2 <0> 4 7 10 13 14 17 -1 <1> 4 7 9 12 15 17 -1 -2 <0> 2 7 10 12 14 17 -1 <1> 2 7 9 12 14 17 -1 <2> 2 7 9 12 14 17 -1 <3> 2 7 9 12 14 17 -1 <4> 2 7 9 11 14 17 -1 -2 <0> 2 7 9 11 14 17 -1 <1> 2 7 9 11 14 17 -1 <2> 2 7 9 11 14 17 -1 <3> 2 7 9 11 14 17 -1 <4> 2 7 9 11 14 17 -1 -2 <0> 2 5 8 11 14 19 -1 <1> 2 5 8 11 14 19 -1 -2 <0> 2 6 9 13 15 17 -1 <1> 2 6 9 13 15 17 -1 <2> 2 6 9 13 14 17 -1 <3> 2 6 9 12 14 17 -1 <4> 2 6 9 12 15 17 -1 -2 <0> 2 7 9 11 14 17 -1 <1> 2 7 9 11 14 17 -1 <2> 2 7 9 11 14 17 -1 <3> 2 7 9 11 14 17 -1 <4> 2 7 9 11 15 17 -1 -2 <0> 4 7 10 13 15 17 -1 <1> 4 6 9 12 14 17 -1 <2> 4 6 9 12 14 17 -1 <3> 3 6 9 12 14 19 -1 <4> 3 6 9 11 14 19 -1 -2 <0> 2 6 9 13 14 17 -1 <1> 2 5 9 12 14 17 -1 <2> 2 5 9 12 14 19 -1 <3> 2 5 8 11 14 19 -1 <4> 2 5 8 11 14 19 -1 -2 <0> 4 6 9 13 14 17 -1 <1> 2 6 9 13 14 17 -1 <2> 2 6 9 13 14 17 -1 <3> 2 5 9 13 14 17 -1 <4> 2 5 9 12 15 19 -1 -2 <0> 2 7 10 12 14 17 -1 <1> 2 6 9 11 14 17 -1 -2 <0> 4 6 9 12 14 19 -1 <1> 4 6 9 12 14 19 -1 <2> 4 6 9 11 14 19 -1 <3> 4 6 9 12 14 17 -1 <4> 4 6 9 12 14 17 -1 -2 <0> 2 6 9 13 14 17 -1 <1> 2 6 9 13 14 17 -1 -2 <0> 2 6 9 12 14 17 -1 <1> 2 6 9 12 15 17 -1 <2> 4 6 9 12 15 17 -1 <3> 4 6 9 12 15 17 -1 <4> 2 6 8 12 15 19 -1 -2 <0> 4 7 10 13 14 17 -1 <1> 4 6 9 13 15 17 -1 <2> 4 6 9 13 15 17 -1 <3> 4 6 9 13 15 17 -1 <4> 4 6 9 12 15 19 -1 -2 <0> 2 6 9 12 14 17 -1 <1> 2 6 9 11 14 19 -1 <2> 2 6 8 11 14 19 -1 -2 <0> 2 7 9 12 14 17 -1 <1> 2 7 9 12 14 17 -1 <2> 2 7 9 11 14 17 -1 <3> 2 7 9 11 14 17 -1 <4> 2 7 9 11 14 17 -1 -2 <0> 4 7 10 13 15 17 -1 <1> 4 7 10 13 14 17 -1 <2> 3 7 10 13 14 17 -1 -2 <0> 2 7 10 12 14 17 -1 <1> 2 6 9 12 14 17 -1 <2> 2 5 8 11 14 19 -1 <3> 4 5 8 11 14 19 -1 -2 <0> 2 7 9 12 14 17 -1 <1> 2 7 9 12 14 17 -1 <2> 2 7 9 12 14 17 -1 <3> 2 7 9 11 14 17 -1 <4> 2 6 9 11 14 17 -1 -2 <0> 2 6 9 12 14 17 -1 <1> 4 6 9 12 14 17 -1 <2> 2 6 9 12 14 17 -1 <3> 2 6 9 12 14 17 -1 <4> 4 6 9 12 14 17 -1 -2 <0> 3 7 10 13 14 17 -1 <1> 3 7 10 13 15 17 -1 <2> 4 7 10 13 14 17 -1 <3> 3 7 10 13 14 17 -1 <4> 1 7 10 13 14 17 -1 -2 <0> 4 6 10 13 14 17 -1 <1> 4 6 9 13 14 17 -1 <2> 3 6 9 13 15 17 -1 <3> 3 6 9 13 15 17 -1 -2 <0> 3 7 10 12 15 17 -1 <1> 1 7 10 12 15 19 -1 <2> 1 7 9 12 15 19 -1 -2 <0> 4 6 9 12 15 17 -1 <1> 4 7 10 12 15 17 -1 -2 <0> 4 6 9 13 14 17 -1 <1> 4 6 9 13 15 17 -1 <2> 4 6 9 13 14 17 -1 <3> 4 6 9 12 14 17 -1 <4> 4 5 9 12 14 19 -1 -2 <0> 2 6 9 13 14 17 -1 <1> 2 6 9 12 14 17 -1 <2> 4 6 8 12 15 19 -1 <3> 4 5 8 12 15 19 -1 <4> 4 5 8 11 15 18 -1 -2 <0> 4 6 10 13 14 17 -1 <1> 4 6 9 13 14 17 -1 <2> 4 6 9 13 14 17 -1 <3> 4 6 9 13 14 17 -1 <4> 3 6 9 12 15 19 -1 -2 <0> 2 7 9 11 14 17 -1 <1> 2 7 9 11 14 17 -1 <2> 2 6 9 11 14 17 -1 <3> 2 6 8 11 14 19 -1 -2 <0> 2 6 8 12 15 19 -1 <1> 4 6 8 11 14 19 -1 <2> 4 6 8 11 14 19 -1 <3> 4 5 8 11 14 19 -1 <4> 4 5 8 11 15 19 -1 -2 <0> 2 6 9 13 14 17 -1 <1> 2 6 9 13 14 17 -1 <2> 2 6 9 13 14 17 -1 <3> 2 6 9 13 14 17 -1 <4> 2 6 9 13 14 17 -1 -2 <0> 4 6 9 11 15 19 -1 <1> 4 5 8 11 14 19 -1 -2 <0> 2 6 8 11 14 19 -1 <1> 2 6 8 11 14 19 -1 <2> 2 6 8 11 14 19 -1 -2 <0> 2 7 9 11 14 17 -1 <1> 2 7 9 11 14 17 -1 <2> 2 7 8 11 14 17 -1 <3> 2 7 8 11 14 19 -1 <4> 2 7 9 11 14 17 -1 -2 <0> 4 6 9 12 14 17 -1 <1> 4 6 9 12 14 17 -1 -2 <0> 4 7 10 13 14 17 -1 <1> 4 7 10 13 14 17 -1 <2> 3 7 10 13 14 17 -1 <3> 3 7 10 12 15 17 -1 <4> 3 7 10 12 14 17 -1 -2 <0> 2 5 9 12 14 17 -1 <1> 2 5 8 12 14 19 -1 <2> 2 5 8 12 14 19 -1 <3> 4 6 8 11 14 19 -1 <4> 4 5 8 11 15 18 -1 -2 <0> 2 7 9 11 14 17 -1 <1> 2 6 9 11 14 19 -1 -2 <0> 3 7 10 13 14 17 -1 <1> 3 7 10 13 14 17 -1 <2> 1 7 10 13 14 17 -1 <3> 1 7 10 12 15 17 -1 <4> 1 7 9 12 15 19 -1 -2 <0> 3 6 9 13 14 17 -1 <1> 3 6 9 12 14 19 -1 <2> 3 6 9 12 14 19 -1 -2 <0> 2 6 9 12 14 17 -1 <1> 2 6 9 12 15 17 -1 <2> 4 6 9 12 15 17 -1 -2 <0> 2 5 8 13 14 17 -1 <1> 2 5 8 13 14 17 -1 <2> 2 5 8 12 14 19 -1 -2 <0> 3 6 9 12 15 19 -1 <1> 4 6 9 12 15 19 -1 <2> 4 6 9 12 15 17 -1 <3> 4 6 9 12 15 17 -1 <4> 4 6 9 12 15 17 -1 -2 <0> 2 7 10 12 14 17 -1 <1> 2 7 10 12 14 17 -1 <2> 2 7 10 12 14 17 -1 <3> 2 7 10 12 14 17 -1 <4> 2 7 10 11 14 17 -1 -2 <0> 2 7 10 12 14 17 -1 <1> 2 7 9 12 14 17 -1 <2> 2 6 9 12 14 17 -1 <3> 2 6 9 12 14 17 -1 <4> 2 6 9 12 14 17 -1 -2 <0> 2 7 9 12 15 17 -1 <1> 2 6 9 12 14 17 -1 <2> 2 6 9 11 15 19 -1 <3> 2 5 8 11 14 19 -1 -2 <0> 4 7 10 13 14 17 -1 <1> 4 7 10 13 14 17 -1 -2 <0> 2 7 9 12 14 17 -1 <1> 2 6 9 12 14 17 -1 <2> 2 6 9 11 14 17 -1 <3> 2 6 8 12 14 17 -1 <4> 4 6 8 11 15 19 -1 -2 <0> 2 6 10 13 14 17 -1 <1> 2 6 10 12 14 17 -1 <2> 2 6 9 12 14 17 -1 <3> 2 6 9 12 15 17 -1 -2 <0> 3 7 10 13 14 17 -1 <1> 3 7 10 13 14 17 -1 <2> 3 7 10 13 14 17 -1 -2 <0> 4 5 9 12 14 17 -1 <1> 4 5 9 12 14 19 -1 -2 <0> 4 7 10 13 14 17 -1 <1> 3 7 10 13 14 17 -1 -2 <0> 4 6 9 13 14 17 -1 <1> 4 6 9 12 15 19 -1 <2> 3 6 8 12 14 19 -1 <3> 3 6 8 12 14 19 -1 <4> 3 5 8 12 14 19 -1 -2 <0> 4 5 8 11 15 18 -1 <1> 4 5 8 11 15 18 -1 -2 <0> 4 7 10 13 14 17 -1 <1> 4 7 10 13 14 17 -1 <2> 3 6 10 13 15 17 -1 -2 <0> 4 6 8 11 15 19 -1 <1> 4 6 8 11 15 19 -1 -2 <0> 2 7 9 11 14 17 -1 <1> 2 6 9 11 14 17 -1 <2> 2 6 8 11 14 19 -1 -2 <0> 4 6 9 12 15 19 -1 <1> 4 5 9 13 14 19 -1 <2> 4 6 9 13 14 17 -1 <3> 4 6 9 13 14 17 -1 <4> 4 6 9 13 14 17 -1 -2 <0> 2 6 8 11 15 19 -1 <1> 2 6 8 11 15 19 -1 <2> 4 6 8 11 15 19 -1 -2 <0> 2 7 10 13 14 17 -1 <1> 2 6 10 13 14 17 -1 <2> 2 6 9 13 14 17 -1 <3> 2 6 9 12 14 17 -1 <4> 2 6 9 12 14 17 -1 -2 <0> 4 7 10 13 14 17 -1 <1> 4 7 10 13 15 17 -1 -2 <0> 4 6 9 13 14 17 -1 <1> 3 6 9 12 14 17 -1 <2> 3 6 9 12 14 19 -1 -2 <0> 2 7 10 13 15 17 -1 <1> 2 7 10 13 15 17 -1 -2 <0> 2 6 9 12 14 17 -1 <1> 2 6 9 12 14 17 -1 <2> 2 5 8 11 14 19 -1 -2 <0> 2 7 10 12 14 17 -1 <1> 4 6 10 12 14 17 -1 <2> 4 6 9 12 14 17 -1 <3> 4 6 9 11 15 17 -1 -2 <0> 4 7 10 13 14 17 -1 <1> 4 7 10 13 14 17 -1 <2> 4 6 9 13 14 17 -1 -2 <0> 2 7 10 12 14 17 -1 <1> 2 7 10 12 14 17 -1 -2 <0> 2 7 10 12 14 17 -1 <1> 2 7 10 12 14 17 -1 <2> 2 7 10 12 14 17 -1 <3> 2 6 9 12 14 17 -1 <4> 2 7 9 12 14 17 -1 -2 <0> 2 6 9 12 15 17 -1 <1> 2 6 9 12 15 17 -1 <2> 2 6 9 12 14 17 -1 <3> 2 6 9 11 14 17 -1 -2 <0> 3 5 8 11 14 19 -1 <1> 3 5 8 11 14 18 -1 <2> 4 5 8 11 14 19 -1 -2 <0> 2 6 9 12 15 17 -1 <1> 2 6 9 12 15 17 -1 -2 <0> 4 6 9 12 14 19 -1 <1> 4 5 9 12 14 19 -1 -2 <0> 2 7 10 12 14 17 -1 <1> 2 7 10 12 14 17 -1 <2> 2 7 9 12 14 17 -1 <3> 2 7 9 12 14 17 -1 <4> 2 7 9 12 14 17 -1 -2
1.3. Compute Sequential Patterns¶
Use Fourier08 to compute the closed sequential patterns. Trivial patterns of length 1 should be discarded.
Note that later you need to know what are the sequences (patients) where the patterns occur (the algorithm can output that info).
To compute the closed sequential patterns, we employ the adapted version of the Fournier08 algorithm. We set the minimum support to 25%, following the recommendation by Martins et al. (2021), who argue that this threshold offers a good trade-off between pattern generality (i.e., covering a meaningful portion of the cohort) and pattern diversity (i.e., avoiding redundancy and noise). After obtaining the results, we will further analyse the impact of using different support thresholds to assess whether it leads to an improvement or deterioration in the model’s predictive performance.
Regarding the remaining temporal parameters (minGap, maxGap, minSpan, maxSpan), we adopt liberal settings to allow for the detection of both short-term and long-term temporal dependencies. Specifically, the gap and span thresholds are set to cover the full range of available timestamps (0 to 4), ensuring that the method captures the widest possible spectrum of clinically relevant progressions.
In [118]:
os.system( "java -jar spmf_PD.jar run Fournier08-Closed+time input.txt output.txt 25% 0 4 0 4")
Out[118]:
0
In [119]:
outFile = open("output.txt",'r', encoding='utf-8')
for string in outFile:
print(string)
outFile.close()
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174 432 178 179 435 180 181 437 438 185 442 188 444 189 445 190 191 193 449 450 195 454 201 457 459 204 460 461 206 462 463 212 214 470 471 475 476 221 478 224 225 226 482 227 228 484 229 486 232 233 489 490 492 493 238 494 495 240 241 499 244 501 246 503 250 507 252 <0> ALSFRSsT=[8,12[ R=>=12 | #SUP: 186 #SID: 256 514 3 260 5 261 6 262 518 7 263 8 521 267 16 272 20 23 535 24 280 27 28 288 33 548 293 550 295 41 554 44 301 302 49 305 50 306 52 54 55 311 312 57 313 315 60 318 320 65 66 322 323 324 70 71 327 72 73 330 78 80 83 84 85 342 88 344 345 90 91 347 349 96 99 357 358 103 360 361 362 107 108 364 365 112 368 369 114 115 117 375 121 378 379 124 126 127 385 387 133 134 395 141 144 146 147 148 150 151 407 152 408 153 154 158 164 166 423 174 432 178 179 435 180 181 437 438 185 442 188 444 189 445 190 191 193 449 450 195 454 201 457 459 204 460 461 206 462 463 212 214 470 471 475 476 221 478 224 225 226 482 227 228 484 229 486 232 233 489 490 492 493 238 494 495 240 241 499 244 501 246 503 250 507 252 <0> ALSFRSsT=[8,12[ ALSFRS-R=>=36 | <1> ALSFRS-R=>=36 | #SUP: 186 #SID: 256 514 3 260 5 261 6 262 518 7 263 8 521 267 13 16 272 20 277 23 535 24 280 282 27 28 286 287 33 550 295 41 44 301 302 49 305 50 52 54 55 311 312 57 313 315 60 318 320 65 66 322 323 68 324 70 71 327 72 73 330 78 80 85 86 342 87 88 344 345 90 91 347 349 96 99 357 358 103 360 361 362 107 108 109 365 112 368 114 115 117 375 121 378 379 126 127 385 387 133 134 137 395 141 144 146 147 148 150 151 407 152 408 153 154 155 158 164 166 423 174 432 178 179 435 180 181 437 438 185 442 188 444 189 445 190 191 193 449 450 195 454 201 204 460 461 206 462 463 212 214 470 471 474 475 220 476 221 478 224 225 226 227 228 484 229 230 486 232 233 489 234 490 492 493 238 494 495 499 244 501 246 503 250 507 252 <0> ALSFRSsT=[8,12[ ALSFRS-R=>=36 | <1> R=>=12 ALSFRS-R=>=36 | #SUP: 157 #SID: 256 514 3 260 5 261 6 262 518 263 8 521 267 13 16 23 535 24 280 27 28 286 287 33 550 295 41 44 301 302 49 305 50 52 54 55 311 57 313 315 60 318 320 65 322 324 70 71 327 72 73 330 78 80 85 342 88 344 345 90 347 349 96 99 357 358 103 361 362 107 108 109 365 112 114 115 117 375 121 378 379 126 127 387 133 134 395 141 144 146 147 148 150 151 407 152 408 153 154 158 164 166 423 174 432 178 179 435 180 438 185 442 188 444 189 445 191 193 449 450 195 454 201 204 460 461 206 462 463 212 470 471 475 476 221 478 224 226 227 228 229 486 232 233 489 490 492 238 495 499 244 501 246 503 250 507 252 <0> ALSFRSsT=[8,12[ ALSFRS-R=>=36 | <1> R=>=12 | #SUP: 161 #SID: 256 514 3 260 5 261 6 262 518 263 8 521 267 13 16 23 535 24 280 27 28 286 287 33 548 550 295 41 44 301 302 49 305 50 52 54 55 311 57 313 315 60 318 320 65 322 324 70 71 327 72 73 330 78 80 85 342 88 344 345 90 347 349 96 99 357 358 103 361 362 107 108 109 365 112 369 114 115 117 375 121 378 379 126 127 387 133 134 395 141 144 146 147 148 150 151 407 152 408 153 154 158 164 166 423 174 432 178 179 435 180 438 185 442 188 444 189 445 191 193 449 450 195 454 201 204 460 461 206 462 463 212 470 471 475 476 221 478 224 226 482 227 228 229 486 232 233 489 490 492 238 495 241 499 244 501 246 503 250 507 252 <0> ALSFRSsT=[8,12[ ALSFRS-R=>=36 | #SUP: 206 #SID: 514 3 5 6 518 7 8 521 13 16 20 23 535 24 27 28 29 30 33 548 550 41 554 44 49 50 52 54 55 57 60 65 66 68 70 71 72 73 78 80 84 85 86 87 88 90 91 96 99 103 107 108 109 112 114 115 117 121 123 124 126 127 133 134 137 140 141 144 146 147 148 150 151 152 153 154 155 158 164 166 174 178 179 180 181 185 188 189 190 191 193 195 201 204 206 212 214 220 221 224 225 226 227 228 229 230 232 233 234 238 240 241 242 244 246 250 252 256 260 261 262 263 267 272 277 280 282 286 287 288 293 295 301 302 305 306 311 312 313 315 318 320 322 323 324 327 330 342 344 345 347 349 357 358 360 361 362 364 365 367 368 369 375 378 379 385 387 395 407 408 423 432 435 437 438 442 444 445 449 450 454 457 459 460 461 462 463 470 471 474 475 476 478 482 484 486 489 490 492 493 494 495 499 501 503 507 <0> ALSFRSsT=[8,12[ | #SUP: 207 #SID: 514 3 5 6 518 7 8 521 13 16 20 23 535 24 27 28 29 30 33 548 550 41 554 44 49 50 52 54 55 57 60 65 66 68 70 71 72 73 78 80 83 84 85 86 87 88 90 91 96 99 103 107 108 109 112 114 115 117 121 123 124 126 127 133 134 137 140 141 144 146 147 148 150 151 152 153 154 155 158 164 166 174 178 179 180 181 185 188 189 190 191 193 195 201 204 206 212 214 220 221 224 225 226 227 228 229 230 232 233 234 238 240 241 242 244 246 250 252 256 260 261 262 263 267 272 277 280 282 286 287 288 293 295 301 302 305 306 311 312 313 315 318 320 322 323 324 327 330 342 344 345 347 349 357 358 360 361 362 364 365 367 368 369 375 378 379 385 387 395 407 408 423 432 435 437 438 442 444 445 449 450 454 457 459 460 461 462 463 470 471 474 475 476 478 482 484 486 489 490 492 493 494 495 499 501 503 507
With the output file successfully generated, we now load it into a pandas DataFrame in order to structure the mined patterns for use in the supervised learning phase.
In [120]:
pd.set_option("display.max_columns", None)
patterns = []
supports = []
sequence_ids = []
with open("output.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
line = line.strip()
if not line:
continue
pattern_part, rest = line.split(" #SUP:")
support_part, sid_part = rest.strip().split(" #SID:")
pattern = [[item.strip() for item in itemset.strip().split()]
for itemset in pattern_part.split('|') if itemset.strip()]
support = int(support_part.strip())
sids = list(map(int, sid_part.strip().split()))
patterns.append(pattern)
supports.append(support)
sequence_ids.append(sids)
seq_patterns = pd.DataFrame({
"pattern": patterns,
"support": supports,
"sequence_ids": sequence_ids
})
seq_patterns.head(10)
Out[120]:
| pattern | support | sequence_ids | |
|---|---|---|---|
| 0 | [[<0>, ALSFRSsLL=<4, R=>=12], [<1>, ALSFRSsLL=... | 149 | [0, 1, 257, 4, 516, 9, 10, 12, 524, 14, 270, 5... |
| 1 | [[<0>, ALSFRSsLL=<4, R=>=12]] | 217 | [0, 1, 4, 516, 518, 8, 9, 10, 12, 524, 13, 525... |
| 2 | [[<0>, ALSFRSsLL=<4, ALSFRS-R=[24,36[]] | 178 | [1, 2, 258, 4, 516, 265, 10, 13, 269, 525, 14,... |
| 3 | [[<0>, ALSFRSsLL=<4], [<1>, ALSFRSsLL=<4]] | 182 | [0, 1, 257, 2, 258, 4, 516, 264, 9, 265, 10, 1... |
| 4 | [[<0>, ALSFRSsLL=<4], [<1>, R=>=12]] | 144 | [0, 1, 4, 518, 9, 10, 12, 524, 14, 270, 528, 1... |
| 5 | [[<0>, ALSFRSsLL=<4]] | 264 | [0, 1, 2, 4, 516, 518, 8, 9, 10, 12, 524, 13, ... |
| 6 | [[<0>, ALSFRSsLL=[4,8[], [<1>, ALSFRSb=>=12], ... | 141 | [0, 1, 259, 518, 8, 521, 268, 14, 21, 533, 22,... |
| 7 | [[<0>, ALSFRSsLL=[4,8[], [<1>, ALSFRSb=>=12, A... | 148 | [0, 512, 259, 518, 8, 520, 521, 522, 268, 14, ... |
| 8 | [[<0>, ALSFRSsLL=[4,8[], [<1>, ALSFRSb=>=12, A... | 171 | [0, 512, 259, 518, 8, 264, 520, 521, 522, 11, ... |
| 9 | [[<0>, ALSFRSsLL=[4,8[], [<1>, ALSFRSb=>=12, R... | 176 | [0, 512, 259, 518, 8, 520, 521, 522, 268, 14, ... |
2. Learn a classifier to predict NIV using temporal patterns as features together with the static features¶
In this task you should create a training set where the features are 1) the original static features (Dataset_static_features.cvsand 2) the sequential patterns computed above. The class labels to be used for each patient are in file Dataset_NIV_Evolution_180.cvs.
2.1. Load/Preprocess the Dataset¶
- Remember to delete from
Dataset_static_features.csvthe patients you deleted in step 1.1. You should only have one row per patient, thus remove repetitions. - Remember to delete from
Dataset_NIV_Evolution_180.cvsthe patients you deleted in step 1.1. - Note that for each patient the class label you need from
Dataset_NIV_Evolution_180.cvsis the one corresponding to the last time-point you considered in step 1.1.
Lets again start by loading the datasets, using pandas.
In [121]:
static_features = pd.read_csv('Dataset_Static_Features.csv', sep=';')
static_features.head(10)
Out[121]:
| REF | Gender | Age at onset (years) | Revised El Escorial Criteria | Onset | Diagnostic delay (months) | BMI at 1st visit | MND familiar history | C9orf72 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2 | Male | 54.92 | Probable | Limbs | 5.22 | 17.90 | No | NaN |
| 1 | 2 | Male | 54.92 | Probable | Limbs | 5.22 | 17.90 | No | NaN |
| 2 | 2 | Male | 54.92 | Probable | Limbs | 5.22 | 17.90 | No | NaN |
| 3 | 2 | Male | 54.92 | Probable | Limbs | 5.22 | 17.90 | No | NaN |
| 4 | 4 | Male | 64.59 | Definite | Limbs | 8.87 | 22.72 | No | NaN |
| 5 | 7 | Female | 63.99 | Probable | Bulbar | 13.34 | 26.40 | No | NaN |
| 6 | 8 | Male | 84.80 | PMA | Limbs | 8.90 | 29.38 | No | NaN |
| 7 | 8 | Male | 84.80 | PMA | Limbs | 8.90 | 29.38 | No | NaN |
| 8 | 8 | Male | 84.80 | PMA | Limbs | 8.90 | 29.38 | No | NaN |
| 9 | 8 | Male | 84.80 | PMA | Limbs | 8.90 | 29.38 | No | NaN |
In [122]:
static_features = static_features[~static_features['REF'].isin(removed_patients)]
static_features.head(10)
Out[122]:
| REF | Gender | Age at onset (years) | Revised El Escorial Criteria | Onset | Diagnostic delay (months) | BMI at 1st visit | MND familiar history | C9orf72 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2 | Male | 54.92 | Probable | Limbs | 5.22 | 17.90 | No | NaN |
| 1 | 2 | Male | 54.92 | Probable | Limbs | 5.22 | 17.90 | No | NaN |
| 2 | 2 | Male | 54.92 | Probable | Limbs | 5.22 | 17.90 | No | NaN |
| 3 | 2 | Male | 54.92 | Probable | Limbs | 5.22 | 17.90 | No | NaN |
| 10 | 9 | Male | 72.17 | Possible | Limbs | 27.93 | 26.61 | No | No |
| 11 | 9 | Male | 72.17 | Possible | Limbs | 27.93 | 26.61 | No | No |
| 12 | 9 | Male | 72.17 | Possible | Limbs | 27.93 | 26.61 | No | No |
| 13 | 9 | Male | 72.17 | Possible | Limbs | 27.93 | 26.61 | No | No |
| 14 | 9 | Male | 72.17 | Possible | Limbs | 27.93 | 26.61 | No | No |
| 21 | 14 | Female | 61.63 | Definite | Limbs | 26.02 | 21.08 | No | NaN |
Now that we have dealt with the patients that were removed in 1.1, let's remove repetitions.
In [123]:
static_features.drop_duplicates(inplace=True)
static_features.head(10)
Out[123]:
| REF | Gender | Age at onset (years) | Revised El Escorial Criteria | Onset | Diagnostic delay (months) | BMI at 1st visit | MND familiar history | C9orf72 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2 | Male | 54.92 | Probable | Limbs | 5.22 | 17.90 | No | NaN |
| 10 | 9 | Male | 72.17 | Possible | Limbs | 27.93 | 26.61 | No | No |
| 21 | 14 | Female | 61.63 | Definite | Limbs | 26.02 | 21.08 | No | NaN |
| 24 | 17 | Female | 73.09 | Probable | Bulbar | 33.84 | 30.04 | No | NaN |
| 34 | 20 | Female | 36.49 | Definite | Limbs | 12.58 | 22.76 | No | NaN |
| 36 | 21 | Female | 45.26 | Probable | Bulbar | 8.34 | 30.00 | No | NaN |
| 41 | 24 | Female | 35.41 | Possible | Limbs | 16.69 | 22.77 | Yes | NaN |
| 47 | 26 | Female | 79.88 | Probable | Bulbar | 12.91 | 24.46 | No | NaN |
| 57 | 34 | Male | 53.05 | PMA | Limbs | 36.34 | 25.64 | No | No |
| 62 | 35 | Male | 56.93 | Probable | Limbs | 9.59 | 27.48 | No | NaN |
In [124]:
static_features['BMI at 1st visit'].describe()
Out[124]:
count 502.000000 mean 25.207849 std 3.795270 min 16.140000 25% 22.680000 50% 24.940000 75% 27.550000 max 39.250000 Name: BMI at 1st visit, dtype: float64
Next, let's load the NIV Evolution data, keeping in mind that we also want to remove the necessary patients and consider only the last evaluation.
In [125]:
niv_evolution = pd.read_csv('Dataset_NIV_Evolution_180.csv', sep=';')
niv_evolution = niv_evolution[~niv_evolution['REF'].isin(removed_patients)]
niv_evolution.head(10)
Out[125]:
| REF | Evolution | |
|---|---|---|
| 0 | 2 | N |
| 1 | 2 | N |
| 2 | 2 | N |
| 3 | 2 | N |
| 10 | 9 | N |
| 11 | 9 | N |
| 12 | 9 | N |
| 13 | 9 | N |
| 14 | 9 | Y |
| 21 | 14 | N |
Since we want to consider the last evaluation, but we can't just access the tail as that could mean we consider a timepoint later than the 5th timepoint. Given that we capped the timepoints at 5 earlier, here we have to take that into account.
In [126]:
n_timepoints = temp_filt_df.groupby('REF').size()
labels = []
for ref, n in n_timepoints.items():
patient_rows = niv_evolution[niv_evolution['REF'] == ref]
label_row = patient_rows.iloc[n-1]
labels.append(label_row)
niv_evolution_last = pd.DataFrame(labels).reset_index(drop=True)
niv_evolution_last.head(10)
Out[126]:
| REF | Evolution | |
|---|---|---|
| 0 | 2 | N |
| 1 | 9 | Y |
| 2 | 14 | N |
| 3 | 17 | Y |
| 4 | 20 | N |
| 5 | 21 | N |
| 6 | 24 | N |
| 7 | 26 | Y |
| 8 | 34 | N |
| 9 | 35 | N |
In [127]:
display(niv_evolution_last['Evolution'].value_counts())
print("Percentage of patients with NIV at the last timepoint:")
niv_evolution_last['Evolution'].value_counts(normalize=True) * 100
Evolution N 372 Y 184 Name: count, dtype: int64
Percentage of patients with NIV at the last timepoint:
Out[127]:
Evolution N 66.906475 Y 33.093525 Name: proportion, dtype: float64
As we can see from the data above, we have some class imbalance, which can impact the model's performance.
2.2. Create the Training Set¶
See Section 3.4 Training Set Creation and Model Learning of the paper Martins et al (2021).
Note that in this project the original static features are used thus you only need to compute the distance matrix for the sequencial patterns (which are now features), the static features are used as they are.
Perform the experiments only for binary matrices.
In the following step, we encode all categorical static features to ensure compatibility with the Random Forest algorithm, which requires numerical input. For the temporal features, namely the frequent closed sequential patterns mined in the previous section, we construct a binary incidence matrix: each row represents a patient, and each column corresponds to a specific pattern. An entry is set to 1 if the patient exhibits that pattern, and 0 otherwise. This representation captures the presence or absence of temporal behaviours in a form suitable for supervised learning.
It's important to note that we chose to not imput the 'MND familiar history' and 'C9orf72' features before encoding them, as we considered that having a third value represent "Unknown" would make sense.
In [128]:
patient_refs = temp_filt_df['REF'].unique()
binary_matrix = np.zeros((len(patient_refs), len(seq_patterns)), dtype=int)
for pat_idx, sids in enumerate(seq_patterns['sequence_ids']):
for sid in sids:
binary_matrix[sid, pat_idx] = 1
binary_df = pd.DataFrame(binary_matrix, index=patient_refs, columns=[f'pattern_{i}' for i in range(len(seq_patterns))])
static_features_encoded = static_features.copy()
categorical_cols = ['Gender', 'Revised El Escorial Criteria', 'Onset', 'MND familiar history', 'C9orf72']
for col in categorical_cols:
le = LabelEncoder()
static_features_encoded[col] = le.fit_transform(static_features_encoded[col].astype(str))
imputer = SimpleImputer(strategy='median')
static_features_encoded['BMI at 1st visit'] = imputer.fit_transform(static_features_encoded[['BMI at 1st visit']])
static_features_indexed = static_features_encoded.set_index('REF')
X = static_features_indexed.join(binary_df, how='inner')
y = niv_evolution_last.set_index('REF')['Evolution']
X.head(10)
Out[128]:
| Gender | Age at onset (years) | Revised El Escorial Criteria | Onset | Diagnostic delay (months) | BMI at 1st visit | MND familiar history | C9orf72 | pattern_0 | pattern_1 | pattern_2 | pattern_3 | pattern_4 | pattern_5 | pattern_6 | pattern_7 | pattern_8 | pattern_9 | pattern_10 | pattern_11 | pattern_12 | pattern_13 | pattern_14 | pattern_15 | pattern_16 | pattern_17 | pattern_18 | pattern_19 | pattern_20 | pattern_21 | pattern_22 | pattern_23 | pattern_24 | pattern_25 | pattern_26 | pattern_27 | pattern_28 | pattern_29 | pattern_30 | pattern_31 | pattern_32 | pattern_33 | pattern_34 | pattern_35 | pattern_36 | pattern_37 | pattern_38 | pattern_39 | pattern_40 | pattern_41 | pattern_42 | pattern_43 | pattern_44 | pattern_45 | pattern_46 | pattern_47 | pattern_48 | pattern_49 | pattern_50 | pattern_51 | pattern_52 | pattern_53 | pattern_54 | pattern_55 | pattern_56 | pattern_57 | pattern_58 | pattern_59 | pattern_60 | pattern_61 | pattern_62 | pattern_63 | pattern_64 | pattern_65 | pattern_66 | pattern_67 | pattern_68 | pattern_69 | pattern_70 | pattern_71 | pattern_72 | pattern_73 | pattern_74 | pattern_75 | pattern_76 | pattern_77 | pattern_78 | pattern_79 | pattern_80 | pattern_81 | pattern_82 | pattern_83 | pattern_84 | pattern_85 | pattern_86 | pattern_87 | pattern_88 | pattern_89 | pattern_90 | pattern_91 | pattern_92 | pattern_93 | pattern_94 | pattern_95 | pattern_96 | pattern_97 | pattern_98 | pattern_99 | pattern_100 | pattern_101 | pattern_102 | pattern_103 | pattern_104 | pattern_105 | pattern_106 | pattern_107 | pattern_108 | pattern_109 | pattern_110 | pattern_111 | pattern_112 | pattern_113 | pattern_114 | pattern_115 | pattern_116 | pattern_117 | pattern_118 | pattern_119 | pattern_120 | pattern_121 | pattern_122 | pattern_123 | pattern_124 | pattern_125 | pattern_126 | pattern_127 | pattern_128 | pattern_129 | pattern_130 | pattern_131 | pattern_132 | pattern_133 | pattern_134 | pattern_135 | pattern_136 | pattern_137 | pattern_138 | pattern_139 | pattern_140 | pattern_141 | pattern_142 | pattern_143 | pattern_144 | pattern_145 | pattern_146 | pattern_147 | pattern_148 | pattern_149 | pattern_150 | pattern_151 | pattern_152 | pattern_153 | pattern_154 | pattern_155 | pattern_156 | pattern_157 | pattern_158 | pattern_159 | pattern_160 | pattern_161 | pattern_162 | pattern_163 | pattern_164 | pattern_165 | pattern_166 | pattern_167 | pattern_168 | pattern_169 | pattern_170 | pattern_171 | pattern_172 | pattern_173 | pattern_174 | pattern_175 | pattern_176 | pattern_177 | pattern_178 | pattern_179 | pattern_180 | pattern_181 | pattern_182 | pattern_183 | pattern_184 | pattern_185 | pattern_186 | pattern_187 | pattern_188 | pattern_189 | pattern_190 | pattern_191 | pattern_192 | pattern_193 | pattern_194 | pattern_195 | pattern_196 | pattern_197 | pattern_198 | pattern_199 | pattern_200 | pattern_201 | pattern_202 | pattern_203 | pattern_204 | pattern_205 | pattern_206 | pattern_207 | pattern_208 | pattern_209 | pattern_210 | pattern_211 | pattern_212 | pattern_213 | pattern_214 | pattern_215 | pattern_216 | pattern_217 | pattern_218 | pattern_219 | pattern_220 | pattern_221 | pattern_222 | pattern_223 | pattern_224 | pattern_225 | pattern_226 | pattern_227 | pattern_228 | pattern_229 | pattern_230 | pattern_231 | pattern_232 | pattern_233 | pattern_234 | pattern_235 | pattern_236 | pattern_237 | pattern_238 | pattern_239 | pattern_240 | pattern_241 | pattern_242 | pattern_243 | pattern_244 | pattern_245 | pattern_246 | pattern_247 | pattern_248 | pattern_249 | pattern_250 | pattern_251 | pattern_252 | pattern_253 | pattern_254 | pattern_255 | pattern_256 | pattern_257 | pattern_258 | pattern_259 | pattern_260 | pattern_261 | pattern_262 | pattern_263 | pattern_264 | pattern_265 | pattern_266 | pattern_267 | pattern_268 | pattern_269 | pattern_270 | pattern_271 | pattern_272 | pattern_273 | pattern_274 | pattern_275 | pattern_276 | pattern_277 | pattern_278 | pattern_279 | pattern_280 | pattern_281 | pattern_282 | pattern_283 | pattern_284 | pattern_285 | pattern_286 | pattern_287 | pattern_288 | pattern_289 | pattern_290 | pattern_291 | pattern_292 | pattern_293 | pattern_294 | pattern_295 | pattern_296 | pattern_297 | pattern_298 | pattern_299 | pattern_300 | pattern_301 | pattern_302 | pattern_303 | pattern_304 | pattern_305 | pattern_306 | pattern_307 | pattern_308 | pattern_309 | pattern_310 | pattern_311 | pattern_312 | pattern_313 | pattern_314 | pattern_315 | pattern_316 | pattern_317 | pattern_318 | pattern_319 | pattern_320 | pattern_321 | pattern_322 | pattern_323 | pattern_324 | pattern_325 | pattern_326 | pattern_327 | pattern_328 | pattern_329 | pattern_330 | pattern_331 | pattern_332 | pattern_333 | pattern_334 | pattern_335 | pattern_336 | pattern_337 | pattern_338 | pattern_339 | pattern_340 | pattern_341 | pattern_342 | pattern_343 | pattern_344 | pattern_345 | pattern_346 | pattern_347 | pattern_348 | pattern_349 | pattern_350 | pattern_351 | pattern_352 | pattern_353 | pattern_354 | pattern_355 | pattern_356 | pattern_357 | pattern_358 | pattern_359 | pattern_360 | pattern_361 | pattern_362 | pattern_363 | pattern_364 | pattern_365 | pattern_366 | pattern_367 | pattern_368 | pattern_369 | pattern_370 | pattern_371 | pattern_372 | pattern_373 | pattern_374 | pattern_375 | pattern_376 | pattern_377 | pattern_378 | pattern_379 | pattern_380 | pattern_381 | pattern_382 | pattern_383 | pattern_384 | pattern_385 | pattern_386 | pattern_387 | pattern_388 | pattern_389 | pattern_390 | pattern_391 | pattern_392 | pattern_393 | pattern_394 | pattern_395 | pattern_396 | pattern_397 | pattern_398 | pattern_399 | pattern_400 | pattern_401 | pattern_402 | pattern_403 | pattern_404 | pattern_405 | pattern_406 | pattern_407 | pattern_408 | pattern_409 | pattern_410 | pattern_411 | pattern_412 | pattern_413 | pattern_414 | pattern_415 | pattern_416 | pattern_417 | pattern_418 | pattern_419 | pattern_420 | pattern_421 | pattern_422 | pattern_423 | pattern_424 | pattern_425 | pattern_426 | pattern_427 | pattern_428 | pattern_429 | pattern_430 | pattern_431 | pattern_432 | pattern_433 | pattern_434 | pattern_435 | pattern_436 | pattern_437 | pattern_438 | pattern_439 | pattern_440 | pattern_441 | pattern_442 | pattern_443 | pattern_444 | pattern_445 | pattern_446 | pattern_447 | pattern_448 | pattern_449 | pattern_450 | pattern_451 | pattern_452 | pattern_453 | pattern_454 | pattern_455 | pattern_456 | pattern_457 | pattern_458 | pattern_459 | pattern_460 | pattern_461 | pattern_462 | pattern_463 | pattern_464 | pattern_465 | pattern_466 | pattern_467 | pattern_468 | pattern_469 | pattern_470 | pattern_471 | pattern_472 | pattern_473 | pattern_474 | pattern_475 | pattern_476 | pattern_477 | pattern_478 | pattern_479 | pattern_480 | pattern_481 | pattern_482 | pattern_483 | pattern_484 | pattern_485 | pattern_486 | pattern_487 | pattern_488 | pattern_489 | pattern_490 | pattern_491 | pattern_492 | pattern_493 | pattern_494 | pattern_495 | pattern_496 | pattern_497 | pattern_498 | pattern_499 | pattern_500 | pattern_501 | pattern_502 | pattern_503 | pattern_504 | pattern_505 | pattern_506 | pattern_507 | pattern_508 | pattern_509 | pattern_510 | pattern_511 | pattern_512 | pattern_513 | pattern_514 | pattern_515 | pattern_516 | pattern_517 | pattern_518 | pattern_519 | pattern_520 | pattern_521 | pattern_522 | pattern_523 | pattern_524 | pattern_525 | pattern_526 | pattern_527 | pattern_528 | pattern_529 | pattern_530 | pattern_531 | pattern_532 | pattern_533 | pattern_534 | pattern_535 | pattern_536 | pattern_537 | pattern_538 | pattern_539 | pattern_540 | pattern_541 | pattern_542 | pattern_543 | pattern_544 | pattern_545 | pattern_546 | pattern_547 | pattern_548 | pattern_549 | pattern_550 | pattern_551 | pattern_552 | pattern_553 | pattern_554 | pattern_555 | pattern_556 | pattern_557 | pattern_558 | pattern_559 | pattern_560 | pattern_561 | pattern_562 | pattern_563 | pattern_564 | pattern_565 | pattern_566 | pattern_567 | pattern_568 | pattern_569 | pattern_570 | pattern_571 | pattern_572 | pattern_573 | pattern_574 | pattern_575 | pattern_576 | pattern_577 | pattern_578 | pattern_579 | pattern_580 | pattern_581 | pattern_582 | pattern_583 | pattern_584 | pattern_585 | pattern_586 | pattern_587 | pattern_588 | pattern_589 | pattern_590 | pattern_591 | pattern_592 | pattern_593 | pattern_594 | pattern_595 | pattern_596 | pattern_597 | pattern_598 | pattern_599 | pattern_600 | pattern_601 | pattern_602 | pattern_603 | pattern_604 | pattern_605 | pattern_606 | pattern_607 | pattern_608 | pattern_609 | pattern_610 | pattern_611 | pattern_612 | pattern_613 | pattern_614 | pattern_615 | pattern_616 | pattern_617 | pattern_618 | pattern_619 | pattern_620 | pattern_621 | pattern_622 | pattern_623 | pattern_624 | pattern_625 | pattern_626 | pattern_627 | pattern_628 | pattern_629 | pattern_630 | pattern_631 | pattern_632 | pattern_633 | pattern_634 | pattern_635 | pattern_636 | pattern_637 | pattern_638 | pattern_639 | pattern_640 | pattern_641 | pattern_642 | pattern_643 | pattern_644 | pattern_645 | pattern_646 | pattern_647 | pattern_648 | pattern_649 | pattern_650 | pattern_651 | pattern_652 | pattern_653 | pattern_654 | pattern_655 | pattern_656 | pattern_657 | pattern_658 | pattern_659 | pattern_660 | pattern_661 | pattern_662 | pattern_663 | pattern_664 | pattern_665 | pattern_666 | pattern_667 | pattern_668 | pattern_669 | pattern_670 | pattern_671 | pattern_672 | pattern_673 | pattern_674 | pattern_675 | pattern_676 | pattern_677 | pattern_678 | pattern_679 | pattern_680 | pattern_681 | pattern_682 | pattern_683 | pattern_684 | pattern_685 | pattern_686 | pattern_687 | pattern_688 | pattern_689 | pattern_690 | pattern_691 | pattern_692 | pattern_693 | pattern_694 | pattern_695 | pattern_696 | pattern_697 | pattern_698 | pattern_699 | pattern_700 | pattern_701 | pattern_702 | pattern_703 | pattern_704 | pattern_705 | pattern_706 | pattern_707 | 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| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
2.1.3. Learn the model¶
See section 4.1 Model Evaluation of the paper Martins et al (2021).
Use only a Random-Forest, default parameters and present the results for 5-fold cross-validation (mean+-std).
Note that the problem is difficult so don´t expect high performance.
Now, let's train the model and see the results.
In [129]:
s_kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
random_forest = RandomForestClassifier(random_state=42)
acc_scores = cross_val_score(random_forest, X, y, cv=s_kfold, n_jobs=-1)
auc_scores = cross_val_score(random_forest, X, y, cv=s_kfold, scoring='roc_auc', n_jobs=-1)
print(f"Accuracy: {acc_scores.mean():.3f} +- {acc_scores.std():.3f}")
print(f"AUC-ROC: {auc_scores.mean():.3f} +- {auc_scores.std():.3f}")
Accuracy: 0.737 +- 0.040 AUC-ROC: 0.769 +- 0.047
In [130]:
y_pred = cross_val_predict(random_forest, X, y, cv=s_kfold, n_jobs=-1)
print(classification_report(y, y_pred, zero_division=0))
labels = y.unique()
cm = confusion_matrix(y, y_pred, labels=labels)
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=labels)
disp.plot()
plt.show()
precision recall f1-score support
N 0.77 0.87 0.82 372
Y 0.64 0.47 0.54 184
accuracy 0.74 556
macro avg 0.70 0.67 0.68 556
weighted avg 0.73 0.74 0.73 556
We evaluated the Random Forest classifier using 5-fold stratified cross-validation. The model achieved a mean accuracy of 73.7% and a mean AUC-ROC of 0.769, with low standard deviations across folds. This indicates that the model is relatively stable and performs consistently, although it is still far from being a 'ready to implement' model in the field of medicine. The AUC-ROC value suggests that the model can distinguish between the classes with an acceptable discriminative power, which is particularly relevant in clinical applications where misclassification costs may differ.
As previously discussed, we now compute the closed sequential patterns using minimum support thresholds of 20% and 30%, in addition to the initial 25%. This sensitivity analysis allows us to assess whether varying the support threshold has a positive or negative impact on the model’s performance, both in terms of predictive accuracy and generalisation.
In [131]:
os.system( "java -jar spmf_PD.jar run Fournier08-Closed+time input.txt output_20.txt 20% 0 4 0 4")
Out[131]:
0
In [132]:
os.system( "java -jar spmf_PD.jar run Fournier08-Closed+time input.txt output_30.txt 30% 0 4 0 4")
Out[132]:
0
In [133]:
seq_patterns_20 = None
seq_patterns_30 = None
for output_file in ["output_20.txt", "output_30.txt"]:
patterns = []
supports = []
sequence_ids = []
with open(output_file, "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
line = line.strip()
if not line:
continue
pattern_part, rest = line.split(" #SUP:")
support_part, sid_part = rest.strip().split(" #SID:")
pattern = [[item.strip() for item in itemset.strip().split()]
for itemset in pattern_part.split('|') if itemset.strip()]
support = int(support_part.strip())
sids = list(map(int, sid_part.strip().split()))
patterns.append(pattern)
supports.append(support)
sequence_ids.append(sids)
df = pd.DataFrame({
"pattern": patterns,
"support": supports,
"sequence_ids": sequence_ids
})
if "20" in output_file:
seq_patterns_20 = df
elif "30" in output_file:
seq_patterns_30 = df
In [134]:
display(seq_patterns_20.sort_values(by='support', ascending=True).head(10))
display(seq_patterns_30.sort_values(by='support', ascending=True).head(10))
print("Number of patterns with support >= 20%:", len(seq_patterns_20))
print("Number of patterns with support >= 25%:", len(seq_patterns))
print("Number of patterns with support >= 30%:", len(seq_patterns_30))
| pattern | support | sequence_ids | |
|---|---|---|---|
| 0 | [[<0>, ALSFRSsLL=<4], [<1>, ALSFRSsT=[4,8[]] | 112 | [0, 1, 258, 516, 264, 9, 265, 12, 270, 528, 17... |
| 5173 | [[<0>, ALSFRSb=>=12, ALSFRSsLL=<4], [<1>, ALSF... | 112 | [0, 1, 258, 9, 10, 12, 14, 270, 528, 276, 21, ... |
| 5172 | [[<0>, ALSFRSb=>=12, ALSFRSsLL=<4, ALSFRS-R=>=... | 112 | [0, 1, 258, 518, 8, 264, 9, 12, 268, 270, 16, ... |
| 11337 | [[<0>, ALSFRSsT=[4,8[, R=>=12, ALSFRS-R=>=36],... | 112 | [259, 6, 268, 13, 525, 15, 273, 274, 530, 276,... |
| 11328 | [[<0>, ALSFRSsT=[4,8[, R=>=12, ALSFRS-R=>=36],... | 112 | [259, 515, 6, 262, 520, 11, 268, 13, 525, 526,... |
| 1351 | [[<0>, R=>=12, ALSFRS-R=>=36], [<1>, ALSFRSb=>... | 112 | [0, 259, 6, 8, 9, 12, 268, 14, 15, 271, 273, 2... |
| 8119 | [[<0>, ALSFRSb=>=12, ALSFRS-R=>=36], [<1>, ALS... | 112 | [0, 259, 6, 8, 9, 12, 268, 271, 273, 276, 22, ... |
| 5157 | [[<0>, ALSFRSb=>=12], [<1>, ALSFRSsUL=[4,8[, A... | 112 | [259, 6, 264, 11, 268, 15, 271, 528, 273, 530,... |
| 1360 | [[<0>, R=>=12, ALSFRS-R=>=36], [<1>, ALSFRSb=>... | 112 | [0, 6, 8, 9, 12, 268, 14, 15, 271, 273, 276, 2... |
| 8126 | [[<0>, ALSFRSb=>=12, ALSFRS-R=>=36], [<1>, ALS... | 112 | [0, 259, 6, 8, 9, 11, 12, 268, 15, 271, 273, 2... |
| pattern | support | sequence_ids | |
|---|---|---|---|
| 558 | [[<0>, ALSFRS-R=>=36], [<2>, ALSFRSb=>=12, ALS... | 167 | [0, 1, 259, 6, 8, 264, 9, 11, 12, 268, 15, 271... |
| 1504 | [[<0>, ALSFRSsT=[4,8[, ALSFRS-R=>=36], [<1>, A... | 167 | [0, 512, 259, 6, 8, 9, 11, 12, 268, 13, 14, 15... |
| 1329 | [[<0>, ALSFRSsT=[4,8[, ALSFRSsLL=[4,8[, R=>=12... | 167 | [0, 512, 259, 515, 8, 520, 522, 268, 13, 525, ... |
| 71 | [[<0>, ALSFRSsLL=[4,8[, ALSFRS-R=>=36], [<1>, ... | 167 | [0, 512, 3, 259, 262, 518, 8, 521, 268, 13, 27... |
| 930 | [[<0>, ALSFRSb=>=12, ALSFRSsT=[4,8[, ALSFRS-R=... | 167 | [0, 1, 259, 6, 8, 9, 11, 12, 268, 14, 15, 271,... |
| 587 | [[<0>, ALSFRS-R=>=36], [<1>, ALSFRS-R=>=36], [... | 167 | [0, 259, 260, 6, 262, 11, 267, 268, 13, 15, 27... |
| 140 | [[<0>, R=>=12], [<1>, ALSFRSsT=[4,8[, ALSFRS-R... | 167 | [0, 259, 6, 8, 9, 12, 268, 15, 271, 17, 273, 2... |
| 939 | [[<0>, ALSFRSb=>=12, ALSFRSsT=[4,8[], [<1>, AL... | 167 | [0, 1, 259, 6, 8, 264, 9, 11, 12, 268, 14, 15,... |
| 940 | [[<0>, ALSFRSb=>=12, ALSFRSsT=[4,8[], [<1>, AL... | 167 | [0, 512, 259, 6, 8, 264, 9, 11, 12, 268, 14, 1... |
| 585 | [[<0>, ALSFRS-R=>=36], [<1>, ALSFRS-R=>=36], [... | 167 | [0, 259, 6, 262, 8, 9, 11, 12, 268, 13, 14, 15... |
Number of patterns with support >= 20%: 12453 Number of patterns with support >= 25%: 4218 Number of patterns with support >= 30%: 1600
In [135]:
static_features_encoded = static_features.copy()
categorical_cols = ['Gender', 'Revised El Escorial Criteria', 'Onset', 'MND familiar history', 'C9orf72']
for col in categorical_cols:
le = LabelEncoder()
static_features_encoded[col] = le.fit_transform(static_features_encoded[col].astype(str))
imputer = SimpleImputer(strategy='median')
static_features_encoded['BMI at 1st visit'] = imputer.fit_transform(static_features_encoded[['BMI at 1st visit']])
static_features_indexed = static_features_encoded.set_index('REF')
seq_sets = [('20', seq_patterns_20), ('30', seq_patterns_30)]
for suffix, seq_df in seq_sets:
patient_refs = temp_filt_df['REF'].unique()
binary_matrix = np.zeros((len(patient_refs), len(seq_df)), dtype=int)
for pat_idx, sids in enumerate(seq_df['sequence_ids']):
for sid in sids:
binary_matrix[sid, pat_idx] = 1
binary_df = pd.DataFrame(
binary_matrix,
index=patient_refs,
columns=[f'pattern_{i}' for i in range(len(seq_df))]
)
X_local = static_features_indexed.join(binary_df, how='inner')
globals()[f'X_{suffix}'] = X_local
In [136]:
display(X_20.head(10))
display(X_30.head(10))
| Gender | Age at onset (years) | Revised El Escorial Criteria | Onset | Diagnostic delay (months) | BMI at 1st visit | MND familiar history | C9orf72 | pattern_0 | pattern_1 | pattern_2 | pattern_3 | pattern_4 | pattern_5 | pattern_6 | pattern_7 | pattern_8 | pattern_9 | pattern_10 | pattern_11 | pattern_12 | pattern_13 | pattern_14 | pattern_15 | pattern_16 | pattern_17 | pattern_18 | pattern_19 | pattern_20 | pattern_21 | pattern_22 | pattern_23 | pattern_24 | pattern_25 | pattern_26 | pattern_27 | pattern_28 | pattern_29 | pattern_30 | pattern_31 | pattern_32 | pattern_33 | pattern_34 | pattern_35 | pattern_36 | pattern_37 | pattern_38 | pattern_39 | pattern_40 | pattern_41 | pattern_42 | pattern_43 | pattern_44 | pattern_45 | pattern_46 | pattern_47 | pattern_48 | pattern_49 | pattern_50 | pattern_51 | pattern_52 | pattern_53 | pattern_54 | pattern_55 | pattern_56 | pattern_57 | pattern_58 | pattern_59 | pattern_60 | pattern_61 | pattern_62 | pattern_63 | pattern_64 | pattern_65 | pattern_66 | pattern_67 | pattern_68 | pattern_69 | pattern_70 | pattern_71 | pattern_72 | pattern_73 | pattern_74 | pattern_75 | pattern_76 | pattern_77 | pattern_78 | pattern_79 | pattern_80 | pattern_81 | pattern_82 | pattern_83 | pattern_84 | pattern_85 | pattern_86 | pattern_87 | pattern_88 | pattern_89 | pattern_90 | pattern_91 | pattern_92 | pattern_93 | pattern_94 | pattern_95 | pattern_96 | pattern_97 | pattern_98 | pattern_99 | pattern_100 | pattern_101 | pattern_102 | pattern_103 | pattern_104 | pattern_105 | pattern_106 | pattern_107 | pattern_108 | pattern_109 | pattern_110 | pattern_111 | pattern_112 | pattern_113 | pattern_114 | pattern_115 | pattern_116 | pattern_117 | pattern_118 | pattern_119 | pattern_120 | pattern_121 | pattern_122 | pattern_123 | pattern_124 | pattern_125 | pattern_126 | pattern_127 | pattern_128 | pattern_129 | pattern_130 | pattern_131 | pattern_132 | pattern_133 | pattern_134 | pattern_135 | pattern_136 | pattern_137 | pattern_138 | pattern_139 | pattern_140 | pattern_141 | pattern_142 | pattern_143 | pattern_144 | pattern_145 | pattern_146 | pattern_147 | pattern_148 | pattern_149 | pattern_150 | pattern_151 | pattern_152 | pattern_153 | pattern_154 | pattern_155 | pattern_156 | pattern_157 | pattern_158 | pattern_159 | pattern_160 | pattern_161 | pattern_162 | pattern_163 | pattern_164 | pattern_165 | pattern_166 | pattern_167 | pattern_168 | pattern_169 | pattern_170 | pattern_171 | pattern_172 | pattern_173 | pattern_174 | pattern_175 | pattern_176 | pattern_177 | pattern_178 | pattern_179 | pattern_180 | pattern_181 | pattern_182 | pattern_183 | pattern_184 | pattern_185 | pattern_186 | pattern_187 | pattern_188 | pattern_189 | pattern_190 | pattern_191 | pattern_192 | pattern_193 | pattern_194 | pattern_195 | pattern_196 | pattern_197 | pattern_198 | pattern_199 | pattern_200 | pattern_201 | pattern_202 | pattern_203 | pattern_204 | pattern_205 | pattern_206 | pattern_207 | pattern_208 | pattern_209 | pattern_210 | pattern_211 | pattern_212 | pattern_213 | pattern_214 | pattern_215 | pattern_216 | pattern_217 | pattern_218 | pattern_219 | pattern_220 | pattern_221 | pattern_222 | pattern_223 | pattern_224 | pattern_225 | pattern_226 | pattern_227 | pattern_228 | pattern_229 | pattern_230 | pattern_231 | pattern_232 | pattern_233 | pattern_234 | pattern_235 | pattern_236 | pattern_237 | pattern_238 | pattern_239 | pattern_240 | pattern_241 | pattern_242 | pattern_243 | pattern_244 | pattern_245 | pattern_246 | pattern_247 | pattern_248 | pattern_249 | pattern_250 | pattern_251 | pattern_252 | pattern_253 | pattern_254 | pattern_255 | pattern_256 | pattern_257 | pattern_258 | pattern_259 | pattern_260 | pattern_261 | pattern_262 | pattern_263 | pattern_264 | pattern_265 | pattern_266 | pattern_267 | pattern_268 | pattern_269 | pattern_270 | pattern_271 | pattern_272 | pattern_273 | pattern_274 | pattern_275 | pattern_276 | pattern_277 | pattern_278 | pattern_279 | pattern_280 | pattern_281 | pattern_282 | pattern_283 | pattern_284 | pattern_285 | pattern_286 | pattern_287 | pattern_288 | pattern_289 | pattern_290 | pattern_291 | pattern_292 | pattern_293 | pattern_294 | pattern_295 | pattern_296 | pattern_297 | pattern_298 | pattern_299 | pattern_300 | pattern_301 | pattern_302 | pattern_303 | pattern_304 | pattern_305 | pattern_306 | pattern_307 | pattern_308 | pattern_309 | pattern_310 | pattern_311 | pattern_312 | pattern_313 | pattern_314 | pattern_315 | pattern_316 | pattern_317 | pattern_318 | pattern_319 | pattern_320 | pattern_321 | pattern_322 | pattern_323 | pattern_324 | pattern_325 | pattern_326 | pattern_327 | pattern_328 | pattern_329 | pattern_330 | pattern_331 | pattern_332 | pattern_333 | pattern_334 | pattern_335 | pattern_336 | pattern_337 | pattern_338 | pattern_339 | pattern_340 | pattern_341 | pattern_342 | pattern_343 | pattern_344 | pattern_345 | pattern_346 | pattern_347 | pattern_348 | pattern_349 | pattern_350 | pattern_351 | pattern_352 | pattern_353 | pattern_354 | pattern_355 | pattern_356 | pattern_357 | pattern_358 | pattern_359 | pattern_360 | pattern_361 | pattern_362 | pattern_363 | pattern_364 | pattern_365 | pattern_366 | pattern_367 | pattern_368 | pattern_369 | pattern_370 | pattern_371 | pattern_372 | pattern_373 | pattern_374 | pattern_375 | pattern_376 | pattern_377 | pattern_378 | pattern_379 | pattern_380 | pattern_381 | pattern_382 | pattern_383 | pattern_384 | pattern_385 | pattern_386 | pattern_387 | pattern_388 | pattern_389 | pattern_390 | pattern_391 | pattern_392 | pattern_393 | pattern_394 | pattern_395 | pattern_396 | pattern_397 | pattern_398 | pattern_399 | pattern_400 | pattern_401 | pattern_402 | pattern_403 | pattern_404 | pattern_405 | pattern_406 | pattern_407 | pattern_408 | pattern_409 | pattern_410 | pattern_411 | pattern_412 | pattern_413 | pattern_414 | pattern_415 | pattern_416 | pattern_417 | pattern_418 | pattern_419 | pattern_420 | pattern_421 | pattern_422 | pattern_423 | pattern_424 | pattern_425 | pattern_426 | pattern_427 | pattern_428 | pattern_429 | pattern_430 | pattern_431 | pattern_432 | pattern_433 | pattern_434 | pattern_435 | pattern_436 | pattern_437 | pattern_438 | pattern_439 | pattern_440 | pattern_441 | pattern_442 | pattern_443 | pattern_444 | pattern_445 | pattern_446 | pattern_447 | pattern_448 | pattern_449 | pattern_450 | pattern_451 | pattern_452 | pattern_453 | pattern_454 | pattern_455 | pattern_456 | pattern_457 | pattern_458 | pattern_459 | pattern_460 | pattern_461 | pattern_462 | pattern_463 | pattern_464 | pattern_465 | pattern_466 | pattern_467 | pattern_468 | pattern_469 | pattern_470 | pattern_471 | pattern_472 | pattern_473 | pattern_474 | pattern_475 | pattern_476 | pattern_477 | pattern_478 | pattern_479 | pattern_480 | pattern_481 | pattern_482 | pattern_483 | pattern_484 | pattern_485 | pattern_486 | pattern_487 | pattern_488 | pattern_489 | pattern_490 | pattern_491 | pattern_492 | pattern_493 | pattern_494 | pattern_495 | pattern_496 | pattern_497 | pattern_498 | pattern_499 | pattern_500 | pattern_501 | pattern_502 | pattern_503 | pattern_504 | pattern_505 | pattern_506 | pattern_507 | pattern_508 | pattern_509 | pattern_510 | pattern_511 | pattern_512 | pattern_513 | pattern_514 | pattern_515 | pattern_516 | pattern_517 | pattern_518 | pattern_519 | pattern_520 | pattern_521 | pattern_522 | pattern_523 | pattern_524 | pattern_525 | pattern_526 | pattern_527 | pattern_528 | pattern_529 | pattern_530 | pattern_531 | pattern_532 | pattern_533 | pattern_534 | pattern_535 | pattern_536 | pattern_537 | pattern_538 | pattern_539 | pattern_540 | pattern_541 | pattern_542 | pattern_543 | pattern_544 | pattern_545 | pattern_546 | pattern_547 | pattern_548 | pattern_549 | pattern_550 | pattern_551 | pattern_552 | pattern_553 | pattern_554 | pattern_555 | pattern_556 | pattern_557 | pattern_558 | pattern_559 | pattern_560 | pattern_561 | pattern_562 | pattern_563 | pattern_564 | pattern_565 | pattern_566 | pattern_567 | pattern_568 | pattern_569 | pattern_570 | pattern_571 | pattern_572 | pattern_573 | pattern_574 | pattern_575 | pattern_576 | pattern_577 | pattern_578 | pattern_579 | pattern_580 | pattern_581 | pattern_582 | pattern_583 | pattern_584 | pattern_585 | pattern_586 | pattern_587 | pattern_588 | pattern_589 | pattern_590 | pattern_591 | pattern_592 | pattern_593 | pattern_594 | pattern_595 | pattern_596 | pattern_597 | pattern_598 | pattern_599 | pattern_600 | pattern_601 | pattern_602 | pattern_603 | pattern_604 | pattern_605 | pattern_606 | pattern_607 | pattern_608 | pattern_609 | pattern_610 | pattern_611 | pattern_612 | pattern_613 | pattern_614 | pattern_615 | pattern_616 | pattern_617 | pattern_618 | pattern_619 | pattern_620 | pattern_621 | pattern_622 | pattern_623 | pattern_624 | pattern_625 | pattern_626 | pattern_627 | pattern_628 | pattern_629 | pattern_630 | pattern_631 | pattern_632 | pattern_633 | pattern_634 | pattern_635 | pattern_636 | pattern_637 | pattern_638 | pattern_639 | pattern_640 | pattern_641 | pattern_642 | pattern_643 | pattern_644 | pattern_645 | pattern_646 | pattern_647 | pattern_648 | pattern_649 | pattern_650 | pattern_651 | pattern_652 | pattern_653 | pattern_654 | pattern_655 | pattern_656 | pattern_657 | pattern_658 | pattern_659 | pattern_660 | pattern_661 | pattern_662 | pattern_663 | pattern_664 | pattern_665 | pattern_666 | pattern_667 | pattern_668 | pattern_669 | pattern_670 | pattern_671 | pattern_672 | pattern_673 | pattern_674 | pattern_675 | pattern_676 | pattern_677 | pattern_678 | pattern_679 | pattern_680 | pattern_681 | pattern_682 | pattern_683 | pattern_684 | pattern_685 | pattern_686 | pattern_687 | pattern_688 | pattern_689 | pattern_690 | pattern_691 | pattern_692 | pattern_693 | pattern_694 | pattern_695 | pattern_696 | pattern_697 | pattern_698 | pattern_699 | pattern_700 | pattern_701 | pattern_702 | pattern_703 | pattern_704 | pattern_705 | pattern_706 | pattern_707 | pattern_708 | pattern_709 | pattern_710 | pattern_711 | pattern_712 | pattern_713 | pattern_714 | pattern_715 | pattern_716 | pattern_717 | pattern_718 | pattern_719 | pattern_720 | pattern_721 | pattern_722 | pattern_723 | pattern_724 | pattern_725 | pattern_726 | pattern_727 | pattern_728 | pattern_729 | pattern_730 | pattern_731 | pattern_732 | pattern_733 | pattern_734 | pattern_735 | pattern_736 | pattern_737 | pattern_738 | pattern_739 | pattern_740 | pattern_741 | pattern_742 | pattern_743 | pattern_744 | pattern_745 | pattern_746 | pattern_747 | pattern_748 | pattern_749 | pattern_750 | pattern_751 | pattern_752 | pattern_753 | pattern_754 | pattern_755 | pattern_756 | pattern_757 | pattern_758 | pattern_759 | pattern_760 | pattern_761 | pattern_762 | pattern_763 | pattern_764 | pattern_765 | pattern_766 | pattern_767 | pattern_768 | pattern_769 | pattern_770 | pattern_771 | pattern_772 | pattern_773 | pattern_774 | pattern_775 | pattern_776 | pattern_777 | pattern_778 | pattern_779 | pattern_780 | pattern_781 | pattern_782 | pattern_783 | pattern_784 | pattern_785 | pattern_786 | pattern_787 | pattern_788 | pattern_789 | pattern_790 | pattern_791 | pattern_792 | pattern_793 | pattern_794 | pattern_795 | pattern_796 | pattern_797 | pattern_798 | pattern_799 | pattern_800 | pattern_801 | pattern_802 | pattern_803 | pattern_804 | pattern_805 | pattern_806 | pattern_807 | pattern_808 | pattern_809 | pattern_810 | pattern_811 | pattern_812 | pattern_813 | pattern_814 | pattern_815 | pattern_816 | pattern_817 | pattern_818 | pattern_819 | pattern_820 | pattern_821 | pattern_822 | pattern_823 | pattern_824 | pattern_825 | pattern_826 | pattern_827 | pattern_828 | pattern_829 | pattern_830 | pattern_831 | pattern_832 | pattern_833 | pattern_834 | pattern_835 | pattern_836 | pattern_837 | pattern_838 | pattern_839 | pattern_840 | pattern_841 | pattern_842 | pattern_843 | pattern_844 | pattern_845 | pattern_846 | pattern_847 | pattern_848 | pattern_849 | pattern_850 | pattern_851 | pattern_852 | pattern_853 | pattern_854 | pattern_855 | pattern_856 | pattern_857 | pattern_858 | pattern_859 | pattern_860 | pattern_861 | pattern_862 | pattern_863 | pattern_864 | pattern_865 | pattern_866 | pattern_867 | pattern_868 | pattern_869 | pattern_870 | pattern_871 | pattern_872 | pattern_873 | pattern_874 | pattern_875 | pattern_876 | pattern_877 | pattern_878 | pattern_879 | pattern_880 | pattern_881 | pattern_882 | pattern_883 | pattern_884 | pattern_885 | pattern_886 | pattern_887 | pattern_888 | pattern_889 | pattern_890 | pattern_891 | pattern_892 | pattern_893 | pattern_894 | pattern_895 | pattern_896 | pattern_897 | pattern_898 | pattern_899 | pattern_900 | pattern_901 | pattern_902 | pattern_903 | pattern_904 | pattern_905 | pattern_906 | pattern_907 | pattern_908 | pattern_909 | pattern_910 | pattern_911 | pattern_912 | pattern_913 | pattern_914 | pattern_915 | pattern_916 | pattern_917 | pattern_918 | pattern_919 | pattern_920 | 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| 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
In [137]:
s_kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
random_forest = RandomForestClassifier(random_state=42)
for suffix, X_set in [('20', X_20), ('25', X),('30', X_30)]:
acc_scores = cross_val_score(random_forest, X_set, y, cv=s_kfold, n_jobs=-1)
auc_scores = cross_val_score(random_forest, X_set, y, cv=s_kfold, scoring='roc_auc', n_jobs=-1)
print(f"Support {suffix}%:")
print(f" Accuracy: {acc_scores.mean():.3f} ± {acc_scores.std():.3f}")
print(f" AUC-ROC: {auc_scores.mean():.3f} ± {auc_scores.std():.3f}\n")
Support 20%: Accuracy: 0.734 ± 0.036 AUC-ROC: 0.762 ± 0.046 Support 25%: Accuracy: 0.737 ± 0.040 AUC-ROC: 0.769 ± 0.047 Support 30%: Accuracy: 0.730 ± 0.039 AUC-ROC: 0.756 ± 0.049
Among the tested support thresholds (20%, 25%, 30%), a value of 25% yielded the best overall performance, achieving the highest AUC-ROC and slightly better accuracy. This suggests that 25% offers an optimal balance between pattern representativeness and feature discriminativeness. Lower support (20%) introduces more patterns, potentially increasing noise, while higher support (30%) may exclude informative patterns shared by fewer patients. Also, the similarity in classification performance across support thresholds suggests that the additional temporal patterns extracted with lower support values did not substantially impact model performance. This may indicate that only a subset of the temporal patterns contribute meaningfully, or that temporal features, as constructed, provide limited additional discriminative power over the static features alone.